• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.457-467
• /
• 2019

본 연구에서는 예비유아교사가 학습자중심 교사교육을 통해 배워가는 학습경험과정과 그 학습경험이 그들에게 주는 의미를 통해 그 가치를 파악하는데 목적이 있다. 특히 유아교육 접근법 중 하나인 프로젝트 접근법 이론을 학습하고 직접 실행해 보는 학습경험을 살펴보기 위해 완전한 참여자로서 참여관찰, 개인면담 및 개인성찰일지, 활동 보고서 등의 정보를 수집하여 분석하였다. 예비유아교사들의 프로젝트 학습경험과정의 의미는 본인 관심으로 시작된 문제를 해결해 가는 중 유목적적인 실행을 통해 학습에 몰입하였으며, 자신이 경험한 학습의 기쁨을 타인과 공유하고 싶어 했다. 그리고 행위와 사고의 주체자로서 자신을 인식하며 이러한 학습경험을 토대로 자신의 학습활동에 집중할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 프로젝트 이론과 실행이 동시적으로 진행되어 프로젝트를 내면화하는 데 도움이 되었으며, 실제 상황의 경험을 통해 프로젝트의 변형 가능성을 체득하게 되었다. 종합해보면, 프로젝트 접근법은 예비교사에게 이론적 지식을 습득하게 하는 것뿐만 아니라, 학습의 주체로서의 경험을 통해 반성적 사고를 하고 실천적 지식을 형성할 수 있도록 한다는 가치를 확인할 수 있었다는 것에 의의가 있다. 따라서 예비교사를 교육하는 한 방안으로써 프로젝트 접근법에 대한 논의가 중점적으로 이루어질 필요가 있음을 시사한다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
• /
• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
• /
• pp.41-41
• /
• 2020

가지(Solanum melongena L..)는 가지과 식물로 인도 동부가 원산지로 추정이 되며 우리나라를 포함해서 전세계적으로 널리 이용되고 있다. 가지는 다른 과채에 비해 비타민 함량은 낮으나 무기질과 폴리페놀, 식이섬유가 풍부하고 항균, 항암, 항산화활성을 가지는 것으로 보고되어 있다. 본 연구에서는 국내외에서 수집된 가지 유전자원의 형태적 특성을 조사하여 품종 육성을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구에 사용된 가지 자원은 필리핀 78자원, 영국 78자원, 중국 45자원, 한국 12자원 등 16개 국가에서 수집된 459자원을 대상으로 하였다. 가지 유전자원의 생육 특성은 반직립형 437자원으로 가장 많았으며 직립형 15자원, 수평형 7자원으로 조사되었다. 하배축의 안토시아닌은 301자원이 있는 것으로 조사되었고 줄기 안토시아닌 축적은 258자원에서 조사되었다. 가시의 여부는 줄기에 31자원, 잎에 30자원이 조사되었으며 IT189682는 특이적으로 줄기에서만 가시가 조사되었다. 화색의 경우 흰색 31자원, 자주 207자원, 연자주 217자원, 흰자주 4자원으로 조사되었으며 꽃의 크기는 중간이 340자원으로 대부분을 차지했으며 큰 꽃 28자원, 작은 꽃 1자원(IT136568)으로 조사되었다. 과실의 형태는 원형 77자원, 타원형 27자원, 난형 31자원, 서양배형 57자원 곤봉형 88자원, 원통형 84자원, 긴원통형 95자원으로 다양하게 조사되었으며 과실 성숙색은 녹색 94자원, 흰색 16자원, 녹자주 67자원, 백자주 21자원, 자주 240자원, 주황 8자원, 노랑 13자원으로 조사되었다. 과실의 길이는 1.4(IT283605) ~ 40.5cm(K003875)로 평균 17.4cm였으며 두께는 0.7(IT283605) ~ 13.7cm(K162043)으로 평균 5.6cm 조사되었다. 본 실험에서 조사된 가지유전자원의 형태적 특성은 가지 선발에 있어 기초 정보로 활용 가능할 것이며 추가적으로 농업형질, 기능성 물질 분석등의 가지 육종 프로그램을 위한 다양한 평가 및 선발이 필요할 것이다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
• /
• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
• /
• pp.40-40
• /
• 2020

들깨(Perilla frutescens L.)는 꿀풀과 1년생 초본으로 한국, 중국 등의 동부 아시아가 원산지로 식용, 약용 및 공업용 등 다양한 용도로 이용되고 있다 들깨는 우리나라에서 오랜시간 재배해 왔으나 체계적인 연구기간이 짧아, 다른 유료작물에 비해 육성품종이 적고 유전자원의 체계적인 수집평가가 이루어지지 않았다. 특히 외국에서는 들깨와 근연종을 이용하여 색소 및 정유성분에 대한 연구를 하는데 비해 우리나라에서는 주로 식용으로만 연구가 진행되고 있다. 들깨 육종에 있어서 중요한 것은 유전자원 확보와 이를 정리 보존하여 우량한 육종재료를 효율적으로 이용하는 것이다. 본 연구에서는 국내에서 수집한 들깨 44자원의 형태적 특성을 조사하여 품종 육성을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구에 사용된 들깨 자원은 경북 수집 10자원으로 가장 많았으며 전북 8자원, 경남 7자원, 강원과 경기에서 각각 6자원, 충남 3자원, 전남과 충북에서 각각 2자원이었다. 화색은 들깨 44자원 모두 흰색이었으며 줄기색은 연녹색이 29자원, 녹색 9자원, 자주색 4자원으로 조사되었다. 잎의 앞면은 녹색 27자원, 연녹색 10자원, 진녹색 7자원이었으며 뒷면색은 녹색 26자원, 연녹색 18자원으로 조사되었다. 잎의 모양은 장타원형 21자원, 피침형 15자원, 심장형 7자원이었으며 잎의 모용은 23자원이 적음, 14자원이 보통, 6자원이 많게 조사되었다. 잎의 길이는 35자원이 15.1cm이상으로 조사되었고 잎넓이는 11.1cm이상인 자원이 37자원으로 조사되었다. 종피색은 갈색이 28자원, 회색이 6자원, 암갈색이 3자원 순으로 조사되었다. 본 실험에서 조사된 들깨 유전자원의 형태적 특성은 들깨 선발에 있어 기초 정보로 활용 가능할 것이며 추가적으로 농업형질, 기능성 물질 분석등의 들깨 육종 프로그램을 위한 다양한 평가 및 선발이 필요할 것이다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제112권4호
• /
• pp.515-522
• /
• 2023

본 연구의 목적은 삼나무와 편백 임분을 대상으로 신규 입목수간재적표 적용이 임목축적, 탄소저장량 및 온실가스 흡수량에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 국내 온실가스 인벤토리 개선방안을 제시하는 것이다. 탄소저장량과 온실가스 흡수량을 산정하기 위해 제6차, 7차 국가산림자원조사에서 동일하게 유지되는 부표본점의 임목축적 자료를 활용하였다. 신규 입목수간재적표 적용에 따른 임목축적의 변화를 평가하고자, 2009년(Ver.1)과 2021년(Ver.2)에 개발된 입목수간재적 표 내 Kozak(1988) 모수를 이용하였다. 입목수간재적표 Ver.2는 Ver.1에 개발되지 않았던 삼나무를 포함하여 16개 수종으로 확대·개발하였고, 과거 부재하였던 흉고직경 30 cm 이상 대경목 정보를 반영하였다. 삼나무와 편백 임분의 임목축적을 산출한 결과, 입목수간재적표 Ver.2를 적용했을 때 Ver.1보다 높게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이(p<0.001)가 나타났다. 이러한 결과는 개선된 신규 입목수간재적표를 적용할 때, 온실가스 흡수량이 약 22%(삼나무림), 13%(편백림) 증가할 수 있음을 의미한다. 임목축적 산출방법이 개선됨에 따라 IPCC 가이드라인에 적합한 통계를 산출하기 위해 산림부문 온실가스 통계 재계산이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.183-189
• /
• 2023

본 논문은 JPEG 포맷을 확장하여 여러 장의 사진과 오디오, 텍스트 등 다양한 미디어를 담을 수 있는 새로운 JPEG 포맷, All-in-JPEG을 제안한다. All-in-JPEG는 기존 JPEG 파일에 이미지, 오디오, 텍스트를 추가 저장하고, APP3 세그먼트를 활용하여 메타 정보를 저장한다. All-in-JPEG을 사용하면, 스마트폰 사용자들이 연속 촬영한 많은 사진을 한 개의 파일에 저장할 수 있고, 연사된 사진들을 다른 사람과 공유하는 것도 매우 편리하다. 또한 사진 촬영 당시의 짧은 오디오를 함께 저장하거나 사진의 일부분을 움직이는 사진 등 생동감 있는 사진을 만들기 쉽다. 뿐만 아니라, 한 장의 All-in-JPEG 파일 속에 이미지와 음성, 그리고 일기 텍스트를 모두 저장하는 사진 일기 앱 등 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 All-in-JPEG 파일을 생성 편집하는 앱과 사진 일기 앱, 매직 사진 기능을 개발하여 All-in-JPEG의 실현 가능성을 검증하였다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.157-168
• /
• 2024

최근 국내 건축현장에서 붕괴사고가 계속해서 발생하고 있어 시공 및 자재 품질 점검과 관리에 대한 공사감리의 중요성이 증가하고 있다. 현행 제도 및 기준에 의하면, 공사감리 업무는 주요 책임이 있는 감리자가 건축현장에서 진행되고 있는 시공 품질, 자재 품질, 재시공 이력 등이 상세하게 기술하여 공사감리보고서를 작성한다. 이러한 문서는 대표적인 비정형데이터로 건축현장에서 생성되고 있는 데이터의 80%의 비중을 차지하고 있으며, 건축현장의 품질정보가 상세하게 기록되어있다. 본 연구에 건축현장에서 발생하고 있는 공사감리보고서를 텍스트마이닝으로 전처리 후 감성사전을 구축하여 품질성과 수준을 평가하고 계량화할 수 있는 SL-QPA 모델을 제안하였다. 모델에서 산정된 성과 점수와 법적 기준에 의한 지표와의 피어슨 상관관계 분석하고, 상관계수에 대한 일원분산분석 결과는 통계적으로 유의미하였다. 제안된 SL-QPA 모델은 현행 건축현장 품질성과 진단에 상호 보완적으로 활용될 수 있고, 공사단계에서 연속적으로 생성되는 비정형데이터를 활용하여 점검 및 관리 활동의 적시성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제113권1호
• /
• pp.51-65
• /
• 2024

본 연구는 도시숲 이용 및 관리방안에 필요한 식생구조 정보를 제공하기 위하여 수행되었다. 세종특별자치시 괴화산을 대상으로 상관우점종 및 종조성에 의한 식생유형을 분석한 결과, 2개의 군락군(졸참나무-생강나무군락군과 큰금계국군락군)으로 대별되었다. 졸참나무-생강나무군락군은 인공림과 천연림 식생을 포함하고 있는데, 인공림은 리기다소나무군락, 밤나무군락, 아까시나무군락, 천연림은 굴참나무군락, 상수리나무군락, 소나무군락의 6개 단위로, 큰금계국군락군은 임연부의 식생을 구성하고 있는 큰낭아초군락, 싸리군락, 족제비싸리군락, 비수리군락의 4개 단위로 각각 분류되어 총 10개의 식생단위 체계로 나타났다. 중요치 분석결과 전체 종에서 밤나무가 6.7%로 가장 높게 나타났으며, 리기다소나무 6.4%, 아까시나무 6.3% 순으로 나타나 괴화산은 인공조림 수종의 생태적 영향력이 큰 것으로 나타났다. 군락유사도에서 인공림과 천연림은 서로 간 종 구성이 동질적이나 임연부와는 이질적인 것으로 나타났으며, DCA분석에서도 동일한 결과로 나타났다. CCA분석 결과, 인공림과 천연림은 해발고도, 암석노출도, 출현종수에서 양의 상관관계로 나타났으며 임연부와는 음의 상관관계로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.33-39
• /
• 2023

본 연구는 모세관 혈당의 혈당값을 대조군으로 연구 참가자의 혈액 포도당을 모니티링할 때 PPG 센서와 DNN 예측알고리즘이 융합된 혈당모니터링 시스템(PPG-BGMS)의 성능을 평가하는 것이다. 연구는 2023년 9월부터 2023년 11월까지 참가자를 대상으로 실시된 연구자 임상시험이다. PPG-BGMS는 1분간의 심박수, 심박변이도 정보와 DNN 예측알고리즘을 활용한 예측된 혈당수치와 개인용혈당관리시스템의 혈당측정기로 측정한 모세관혈당 수치와 비교했다. 총 100명의 참가자 중 제2형 당뇨(T2DM) 유병인은 50명이며, 평균연령은 67세(28세~89세)이다. PPG-BGMS의 예측혈당의 100%가 Clarke 오류그리드 및 Parker(Consensus) 오류그리드의 A+B 영역에 분포하는 것으로 나타났다. PPG-BGMS 예측 혈당의 MARD 값은 5.3 ± 4.0 %이다. 결과에 의하면 비채혈식 PPG-BGMS는 임상표준의 채혈식 개인용 혈당측정시스템의 순간 혈당수치와 비교하여 열등하지 않는 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.155-174
• /
• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.55-78
• /
• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.